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FER2013数据集RAR文件

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简介:
FER2013数据集RAR文件包含了一个用于研究面部表情识别的大型图像数据库,解压后可获取训练模型所需的表情图片和标签信息。 FER2013人脸表情数据集包含生气、开心、伤心、惊讶、恐惧等多种表情,适用于人脸表情识别的训练。

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  • FER2013RAR
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    FER2013数据集RAR文件包含了一个用于研究面部表情识别的大型图像数据库,解压后可获取训练模型所需的表情图片和标签信息。 FER2013人脸表情数据集包含生气、开心、伤心、惊讶、恐惧等多种表情,适用于人脸表情识别的训练。
  • FER2013RAR
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    FER2013数据集RAR文件包含了用于研究面部表情识别的大规模图像集合,适用于开发和测试相关算法。 FER2013人脸表情数据集包含35887张图片,其中训练集有28709张、验证集有3589张、测试集也有3589张。样本被分为七类:0代表生气、1代表厌恶、2代表恐惧、3代表开心、4代表伤心、5代表惊讶以及6代表平和。
  • FER2013 CSV
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    FER2013数据集CSV文件包含了超过35,000张人脸图片的情感标注信息,涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情感状态,用于面部表情识别的研究与开发。 fer2013资源,测试可用。
  • FER2013csv
    优质
    简介:FER2013数据集是一个用于面部表情识别的研究资源,包含超过35,000个灰度图像样本,每个图片均标记有相应的表情类别。 表情识别数据集Fer2013是CSV格式的文件,可以用Excel打开但速度较慢,也可以通过pandas库读取并转换为图片格式。
  • FER2013
    优质
    FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别研究的标准数据库,包含超过35,000张灰度图像,每张图片都标记了七种基本情绪之一。 FER2013数据集是一个广泛使用的情感识别数据集,包含了来自不同来源的面部图像,主要用于训练和评估情感分析模型。该数据集中包含了大量的面部表情图片,并且每个图片都标注了对应的表情类别标签,如快乐、悲伤等。这些信息对于研究者来说非常有价值,因为它可以帮助他们开发出更准确的情绪识别算法。
  • FER2013
    优质
    FER2013数据集是一个广泛使用的面部表情识别研究的数据集合,包含来自超过800名参与者在自然环境下捕捉到的约40,000张面部图像。 人脸表情训练数据包含28709张图片,测试数据包含3589张图片,验证数据同样包含3589张图片。步骤如下:1. 使用csv_to_img 工具将fer2013.csv 文件转换为训练集、测试集和验证集。
  • FER2013
    优质
    FER2013数据集是一套用于研究面部表情识别的大规模图像集合,包含来自不同个体超过35,000张灰度图,涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情绪状态。 FER2013是一个常用的情感识别数据集,在研究面部表情分析方面具有重要价值。该数据集包含多种面部表情的图像,并且被广泛应用于深度学习模型训练及验证中,促进了相关领域的发展与进步。
  • FER2013分析
    优质
    简介:FER2013数据集是用于面部表情识别研究的标准数据库,包含超过35,000张人脸图片,涵盖七种基本情绪状态,为情感计算和人工智能领域提供了重要资源。 资源是表情识别FER2013数据库,内容在文档里,主要是提供给那些无法从Kaggle下载数据源的朋友们使用。希望大家多分享、多创造,共同推动人工智能的发展!大家加油!
  • FER2013分析
    优质
    简介:本文对FER2013数据集进行了深入分析,探讨了其在情感识别研究中的应用价值和局限性,并提出了改进方案。 包含以下几种表情:0 表示生气(anger),1 表示厌恶(disgust),2 表示恐惧(fear),3 表示开心(happy),4 表示伤心(sad),5 表示惊讶(surprised),6 表示中性。文件包括原.csv 文件和处理好的.npy 文件,其中名称带data的为图片的ndarray数据,名称带labels的是其对应的标签。使用时只需要用 np.load(train_data.npy) 语句读取即可。
  • Fer2013分析
    优质
    Fer2013数据集分析是一篇专注于面部表情识别的研究文章,通过详细解析该数据集来探索人类情感计算的有效方法。 FER2013人脸表情数据集包含35886张图片,其中训练图像有28708张,公共验证图和私有验证图各为3589张。每一张图片都是大小固定的48×48像素的灰度图像,并且包含了七种不同的人类面部表情:生气(标签0)、厌恶(标签1)、恐惧(标签2)、开心(标签3)、伤心(标签4)、惊讶(标签5)和中性表情(标签6)。